Le Model Context Protocol (MCP) s'impose comme le standard pour connecter les modèles d'IA aux systèmes où le travail se déroule réellement. Il permet à l'IA d'interagir avec des outils dans toute l'entreprise, les systèmes de gestion de projet, les plateformes de collaboration, les entrepôts de données, les outils de développement et bien d'autres, afin que les agents puissent aller au-delà des réponses aux questions pour passer à l'action.
Chez Glean, nous avons adopté MCP très tôt et exploitons déjà un serveur MCP distant qui expose le contexte d'entreprise de Glean dans les chats IA et les IDEs. Désormais, nous intégrons l'ensemble plus large des outils MCP dans Glean Assistant et Glean Agents, afin d'élargir l'espace d'actions disponible. Glean facilite la prise en main de MCP grâce à son annuaire, qui propose 17 serveurs préchargés d'Amplitude, Asana, Atlassian Rovo, Box, Canva, ClickUp, GitHub, HubSpot, Intercom, Linear, Lucid, Monday, Notion, PagerDuty, ThoughtSpot, Udemy et WisdomAI, tout en prenant également en charge tout serveur MCP distant compatible.
Mais une fois que l'IA peut dialoguer avec un outil, le vrai travail commence. MCP simplifie la connectivité, mais ne garantit ni la qualité des outils sous-jacents ni leur fonctionnement sûr dans un environnement d'entreprise. Les organisations doivent encore résoudre deux problèmes critiques : s'assurer que les agents exécutent de manière fiable la bonne action au bon moment, et participer à un écosystème ouvert sans compromettre la sécurité.
Chez Glean, nous relevons ces défis depuis des années. Nous avons construit l'une des couches de contexte d'entreprise les plus profondes qui existent, avec une prise en charge native de plus de 100 connecteurs et actions. Forts de cette expérience, nous savons que la qualité du contexte compte : si l'IA ne trouve pas la bonne donnée, elle hallucine si elle ne peut pas exécuter la bonne action, elle risque des écritures destructrices. À mesure que MCP étend la portée des agents dans les systèmes d'entreprise, ces actions doivent être soigneusement gouvernées afin de rester dans le périmètre, autorisées et sécurisées.
MCP résout la connectivité, mais les résultats dépendent de la qualité des outils et de l'orchestration des agents ;
MCP facilite la connexion des agents aux systèmes d'entreprise, mais ne garantit pas que les outils de l'autre côté soient de haute qualité. C'est pourquoi nous considérons MCP comme un point de départ seulement. Pour rendre les outils MCP prêts pour l'entreprise, nous appliquons les mêmes techniques de qualité et de fiabilité que celles utilisées pour les actions natives dans Glean, afin que les agents puissent les utiliser correctement.
Passer à l'échelle de milliers d'actions avec la recherche d'outils ;
Lorsque les organisations adoptent MCP à grande échelle, le nombre d'outils disponibles peut rapidement atteindre des centaines, voire des milliers. Si tous ces outils sont présentés directement au modèle, ils consomment un espace précieux dans la fenêtre de contexte et rendent plus difficile l'identification de la bonne action par l'agent.
Glean résout ce problème avec la recherche d'outils. Au lieu de raisonner sur l'ensemble des outils disponibles, les agents récupèrent un petit sous-ensemble ciblé d'outils candidats, les plus pertinents pour la demande. Cela permet au modèle d'opérer sur un ensemble d'actions resserré tout en gardant disponible un écosystème plus large.
En réduisant l'espace d'action, la recherche d'outils améliore à la fois la précision et l'efficacité.
Apprendre et améliorer les actions grâce à la mémoire d'entreprise ;
Savoir quel outil utiliser n'est qu'une partie du problème. Les agents doivent aussi apprendre à utiliser les outils efficacement. Glean capture les traces d'exécution des agents, en enregistrant quelles actions ont été appelées, dans quel ordre, avec quels arguments et quels résultats ces appels ont produits. Au fil du temps, la plateforme apprend quelles séquences d'actions réussissent de manière constante pour des types de tâches spécifiques.
Au moment de l'exécution, ces schémas réussis sont récupérés depuis la mémoire d'entreprise et présentés à l'agent sous forme de conseils en langage naturel. Cela permet à l'IA de réutiliser des séquences éprouvées plutôt que de les redécouvrir de zéro. À mesure que davantage d'agents s'exécutent sur la plateforme, le système améliore continuellement sa compréhension de la manière dont les actions doivent être utilisées ensemble.
Définir des workflows avec des skills réutilisables
Les outils MCP individuels décrivent ce qu'une action unique fait, mais ils ne définissent pas comment mener une tâche complète à son terme. Le travail d'entreprise réel nécessite souvent plusieurs étapes dans plusieurs systèmes.
Les skills modélisent la tâche elle-même (par exemple, « construire un plan de compte ») sous la forme d'une spécification markdown qui inclut la séquence recommandée d'étapes, les actions à appeler à chaque étape et les moments où il ne faut pas les utiliser. Ces fichiers SKILL.md sont des spécifications exécutables que le moteur d'agents peut charger et exécuter, ce qui permet de définir des workflows sous forme de programmes réutilisables. C'est là que les skills sont utiles : ce sont des ensembles réutilisables d'instructions, de modèles et d'outils qui apprennent à Assistant comment exécuter des tâches spécifiques avec une expertise métier.
Ensemble, ces capacités font de MCP bien plus qu'une simple couche de connectivité. En combinant la recherche d'outils, la mémoire d'entreprise et les skills, Glean permet aux agents de découvrir les bonnes actions, d'apprendre à les utiliser efficacement et d'exécuter des workflows complexes de manière fiable à l'échelle de l'entreprise.
MCP permet la connectivité, les garde-fous la rendent sûre
Dans l'entreprise, l'interopérabilité s'accompagne souvent de compromis en matière de sécurité. Si la capacité de l'IA à se connecter directement aux systèmes d'entreprise rend MCP puissant, elle introduit aussi de nouveaux risques. Lorsque les agents peuvent effectuer des actions avec MCP, ils sont exposés aux attaques par injection de prompt, à la mauvaise utilisation, à l'accès non autorisé aux données, ainsi qu'à des outils vulnérables ou mal conçus.
Rendre MCP sûr dans l'entreprise exige donc plus que la simple connexion des agents à des outils. Cela requiert une gouvernance, des frontières strictes de permissions, des garde-fous au moment de l'exécution et une surveillance continue afin que les agents puissent fonctionner sur plusieurs systèmes sans élargir la surface de sécurité de l'organisation.
Gouvernance centralisée et contrôle de MCP
Pour protéger MCP, nous commençons par donner aux entreprises un contrôle total sur son utilisation. Glean ne prend en charge que les serveurs MCP distants qui sont enregistrés et gérés de manière centralisée. Les administrateurs décident quels serveurs et outils MCP sont autorisés, qui peut les utiliser dans Assistant et qui peut les utiliser dans Glean Agents. Ils contrôlent également qui est autorisé à créer des agents qui appellent ces actions.
Cette gouvernance centralisée garantit que l'accès MCP est explicitement approuvé, découvrable et auditable. Les entreprises peuvent examiner les actions disponibles, les limiter à des groupes spécifiques, et désactiver ou révoquer l'accès si quelque chose change. Au lieu d'exposer par défaut une large surface d'attaque, l'utilisation de MCP est contrôlée par les administrateurs.
Appliquer une exécution au moindre privilège pour chaque action
Chaque action MCP s'exécute sous l'identité et les permissions de l'utilisateur final. Les actions sont donc limitées à ce que cet utilisateur est déjà autorisé à voir ou à modifier dans le système sous-jacent. La plateforme n'élève jamais les privilèges et n'exécute jamais d'actions avec un accès plus large que celui de l'utilisateur demandeur.
Pour les opérations à fort impact, Glean introduit par défaut une vérification avec intervention humaine. Avant l'exécution d'une action, l'utilisateur voit les modifications que l'agent a l'intention d'apporter et doit les confirmer. Cela empêche les actions accidentelles ou destructrices et maintient l'utilisateur aux commandes.
Nous exécutons également des vérifications d'alignement des agents qui comparent l'action prévue à l'instruction initiale de l'utilisateur. Si l'utilisateur demande à l'agent de mettre à jour une tâche Asana dans un projet, le système vérifie que l'agent n'essaie pas plutôt de mettre à jour une tâche dans un autre projet. Tout écart par rapport à la tâche demandée est bloqué avant l'exécution de l'action.
Défendre MCP comme une surface d'attaque IA potentielle
Parce que MCP connecte des agents d'IA à de vrais systèmes et de vraies données, il doit être considéré comme une surface d'attaque potentielle. Glean traite donc tous les outils MCP comme des points de terminaison non fiables.
Les entrées et sorties transitant par MCP sont analysées afin de détecter les injections de prompt, le code malveillant, les instructions cachées et d'autres schémas adversariaux. Les tentatives de contourner les politiques système, de manipuler le raisonnement de l'agent ou d'insérer des instructions qui modifient le comportement des actions en aval sont bloquées avant de pouvoir se propager.
En combinant gouvernance centralisée, exécution au moindre privilège, protections de sécurité au moment de l'exécution et inspection continue des interactions d'actions, Glean permet aux organisations d'adopter MCP sans sacrifier la sécurité ni le contrôle. Le résultat est une plateforme où les agents peuvent interagir avec les systèmes d'entreprise en toute confiance — tandis que les entreprises conservent une visibilité, une autorité et une protection complètes sur la manière dont ces interactions se déroulent.
Amener MCP à l'entreprise de manière fiable et sécurisée
MCP est une avancée importante pour connecter l'IA aux systèmes où le travail se déroule réellement. Mais la connectivité seule ne suffit pas. Les entreprises doivent encore s'assurer que les actions appelées par les agents sont fiables, qu'elles sont exécutées correctement et que l'écosystème est gouverné de manière sécurisée. ;
Chez Glean, nous nous concentrons sur la création d'actions de haute qualité et d'un moteur d'agents capable de découvrir la bonne action, d'apprendre à l'utiliser efficacement et de s'améliorer au fil du temps, tout en appliquant de solides contrôles de sécurité afin que les organisations puissent participer en toute sécurité à l'écosystème MCP.
Si vous souhaitez en savoir plus sur MCP dans Glean, contactez notre équipe pour une démonstration et consultez notre page de lancement de mars 2026 pour découvrir nos dernières nouveautés.
